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World File Search System实现需求
基于 MBSE 的需求验证框架，用于支持 MDAO 流程
根据项目管理协会的一项研究，约 47% 的不成功项目由于需求管理不善而未能实现其目标。在飞机设计过程中考虑需求并确保在所有设计阶段都符合需求对于获得良好且可行的飞机设计非常重要。但是，典型的飞机设计过程非常复杂，需要考虑许多要求。本文提出了一种新框架，通过在基于模型的系统工程和多学科设计分析与优化 (MDAO) 之间建立直接联系来实现设计过程中的需求。基于模型的需求直接在优化问题中实现，并根据需求验证方法制定 MDAO 工作流程。当需求或验证方法发生变化时，工作流程会相应自动更新。这样，可以根据优化或分析结果自动执行或检查需求合规性。自动生成的需求报告提供了有关需求合规性结果的信息。该框架已在软件原型中实现，并应用于翼盒设计，展示了框架的功能。借助该框架，从需求到产品设计的可追溯性得到改善，因为所有利益相关者都可以看到设计流程是如何制定的以及如何实现需求合规性。此外，可以获得满足所有利益相关者需求的优化设计。
电池交换和充电站聚合器参与电网操作的可调度容量优化策略
将聚合器作为一个单位，电动汽车（EV）的电池交换和充电站（BSCS）可以由电网运营商聚集并派遣，以实现需求侧的资源法规。考虑到聚合器的多边服务的特征，在这项研究中，BSCS需要确保为电动汽车用户交换服务的质量并参与需求端法规响应。首先，我们在聚合模式下分析了BSC的操作机理，并提出了EV电池的状态过渡模型。在此基础上，EV需求不确定性通过分布式强大优化（DRO）的多次库存来纳入，以及确定BSCSS收入最大化的优化模型，从而获得了BSC聚合器的最佳载荷计划和可分配的容量计划。广泛的仿真和数值结果表明，具有需求端监管能力的BSC聚合器可以分别将其收入增加59.05％和36.78％，分别为工作和非工作日。此外，聚合器在满足EV交换需求的同时不会使原始功率载荷恶化，并且可以将每日负载波动降低0.65％和12.89％，将峰值差异降低了5.81％和7.80％，并通过在工作和非工作的日常工作中增加了3.67％和4.08％的载荷率，并将负载率提高了3.67％，并且可以分配能力分配。©2023作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
采用 PEV 和微电网的可持续校园
电动汽车 (EV) 的市场渗透率正在不断提高，而向分布式、清洁和可再生电力来源的转变也在不断推进。电动汽车充电将很大一部分交通能源使用转移到建筑电表上。因此，建筑和交通部门的能源效率整合策略变得越来越重要。本文重点介绍该整合的一部分：分析电动汽车与建筑变压器的最佳相互作用，并将其耦合到包括光伏、燃料电池和天然气微型涡轮机的微电网。测试案例是新加坡南洋理工大学 (NTU) 校区。正在研究的系统是清洁能源研究实验室 (LaCER)，该实验室设有屡获殊荣的微电网能源管理系统 (MG-EMS) 项目。本文分析了三种不同的案例场景，以估计为 LaCER 提供服务的建筑变压器可以支持的电动汽车数量。对收集到的建筑物实际负载数据进行不同时间间隔的近似计算，以计算变压器寿命损失 (LOL)。分析了有无微电网情况下变压器可以支持的额外电动汽车负载。还确定了三种情况下可随时充电的电动汽车数量。还探讨了在 NTU 校园内使用电动汽车车队通过车辆到电网 (V2G) 技术和建筑能源管理系统实现需求响应能力和间歇性光伏输出平衡的可能性。
研究论文 智能物联网设备的安全智能能源数据管理方案
可再生能源在照明、汽车、电力等诸多领域发挥着越来越重要的作用。为了充分利用可再生能源，各种智能物联网（IoT）设备被部署。然而，在能源管理领域，可再生能源需求与供应之间的双向不匹配将极大地影响可再生能源的效率。此外，能源数据的安全威胁和用户的隐私泄露可能会阻碍智能物联网设备的进一步发展。因此，如何实现需求和可再生能源供应之间的一致性和平衡性以及如何保障智能物联网设备的安全和隐私成为节能智能环境的关键问题。本文提出了一种安全智能的智能物联网设备能源数据管理方案。值得注意的是，借助人工智能（AI）技术和安全密码学原语，所提出的方案实现了智能环境中高效、安全的能源利用。具体而言，所提方案旨在提高智能环境多维度的能源利用效率。为了实现智能物联网设备的细粒度能源管理，所提方案考虑并实现了三个不同维度的策略。此外，人工智能技术也被应用并融入到能源管理方案中。分析表明，所提方案可以充分利用智能物联网设备中的可再生能源。
人工智能和机器学习方法对能源需求侧响应的系统评价
近年来，人们对需求响应 (DR) 的兴趣日益浓厚，它是一种提供灵活性的手段，从而以经济高效的方式提高能源系统的可靠性。然而，与需求响应相关的任务非常复杂，再加上它们使用大量数据，并且经常需要近乎实时的决策，这意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)（AI 的一个分支）最近已成为实现需求侧响应的关键技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳的消费者响应组、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。论文根据所使用的 AI/ML 算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和成熟公司）和大型创新项目，其中 AI 方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的 AI 技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速发展领域未来研究的方向。
储热式热泵的进步
随着我们继续对建筑物和电力供应进行脱碳，推进带有热存储的电加热、冷却和热水系统以实现需求灵活性至关重要。同样重要的是，这些解决方案要简化改造并优先考虑可负担性，以确保公平的能源转型。在本文中，我们比较了使用带有热存储的热泵的各种策略；并讨论了它们独特的优点和缺点。我们更详细地探讨了一种系统类型——带有相变热存储的模块化“组合”空气到水热泵。“组合”热泵——又称“多功能”或“组合”热泵——使用单个热泵提供供暖、冷却和生活热水。我们记录了该系统安装的设计以进行试点评估，并通过建筑能量模拟以及成本和可行性评估彻底探索了它的好处。我们解释了这项技术如何解决当前热泵的许多痛点和局限性，尤其是在多户建筑中；我们阐明了这项技术如何更好地实现所有住宅终端用途的电气化和电网交互控制的愿景。通过这些调查，我们展示了与典型的热泵改造相比，该技术如何：1）降低所需的热泵容量，2）减少设备数量和占地面积，3）降低最大电力需求，4）减少电路数量，5）在高峰定价期间最大限度地减少消耗，6）避免补充热量的需要，7）减少制冷剂的使用，8）缩短分配管道，9）提高弹性，10）延长寒冷气候性能，11）降低温室气体排放，12）简化系统安装，13）整合行业以加快改造。
基于主从博弈的可再生能源接入需求响应策略研究
随着可再生能源广泛接入电网，增强电力系统的灵活性和稳定性的必要性显著增加，需求响应（DR）作为一种有效的负荷管理工具受到了广泛关注。本研究深入研究基于主从博弈论的可再生能源融入需求响应策略，旨在通过博弈论框架优化参与需求响应的电网运营商和用户之间的互动机制，从而提高系统的经济效率和可靠性。在本研究中，我们首先构建了一个包含风能、太阳能等可再生能源的电力系统模型，提出了一种基于主从博弈论的需求响应策略框架，其中能源供应商作为领导者制定需求响应策略，而作为追随者的能源运营商则决定他们的消费行为以最大化自己的利益。该策略允许参与者根据实时市场信息和可再生能源产出的变化调整策略，实现需求响应资源的优化调度。通过理论分析与仿真实验，结果表明需求响应策略通过调度四种不同的购电方式对能源运营商和能源供应商各自的收益产生了影响，验证了需求响应策略在降低电网运营成本、增强系统对可再生能源波动的适应能力、激励用户积极参与需求响应方面的有效性。综上所述，本研究提出的基于主从博弈论的可再生能源接入需求响应策略不仅促进了电网的经济高效运行，也为未来智能电网的发展提供了重要的理论支撑和技术参考。
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
开发PT XYZ的Suppy Chain动态系统模型
korespestensi penulis：maulida_b@staff.gunadarma.ac.id *摘要。pt。XYZ是一家自1970年以来一直在运营的汽车公司，有400多家供应商用于诸如Stoper A和StoperB的关键组件。每年，停车位售出151,000辆（价值为407.7亿IDR），而停止者B则达到300,000个单位（价值8100亿辆）。这项研究重点是分析和优化这些组件的供应链，使用从2022年1月至12月12日的销售数据。目标是创建库存和流程图，分析供应链系统建模，并提出最佳场景以实现需求。建模结果表明，在平均销售中添加20％安全股的策略在防止销售损失的情况下非常有效，而不会为供应商加班。但是，需要监视堆积的潜力。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求并有效管理库存方面的有效性。这种情况最适合PT。xyz在没有不必要的盈余而保持平衡供应方面。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图ABSTRAK。pt。xyz adalah perusahaan otomotif yang beroperasi sejak 1970年，丹根·勒比希·达里（Dengan Lebih dari）400供应商untuk komponen seperti seperti seper a a dan steper a dan Stoper B. dalam setahun，soper a stoper a terjual 151.000单位（RP 4.07.000.000.000） 8.100.000.000）。Namun，Perlu Diwaspadai Potensi Overstok。skenario ini dinilai paling cocok untuk pt。这项研究重点是使用从2022年1月至12月的销售数据的两个组件的供应链分析和优化。目的是制作库存和流程图，分析供应链系统的建模，并提出满足需求的最佳场景。建模结果表明，将安全股增加20％的策略非常有效，可以避免销售损失而不会为供应商加班而负担。基于分析，建议增加安全库存的第二种情况，因为它在满足需求和有效管理库存方面的有效性。xyz在没有不必要的优势的情况下保持供应平衡。关键字：动态系统建模，供应链，库存流程图1。背景
智能网格传感器的环境可持续性
环境可持续性是一个紧迫的全球关注，能源节能和有效利用在其成就中起着关键作用。智能电网技术已成为一种有前途的解决方案，促进能源效率，促进可再生能源整合并促进消费者参与。但是，在这些网格中添加智能传感器有可能大大提高可持续性计划的水平。本文强调了智能网格传感器在解决诸如能源损失，需求响应限制和可再生能源整合之类的挑战中的作用。它说明了这些传感器如何实现实时监控，故障检测和最佳负载管理，以提高电网性能并减少环境影响。这项研究还研究了智能电网传感器的AI如何执行实时数据监视，最佳能量分配以及智能网格传感器的主动决策支持可能会改善环境可持续性。此外，它研究了印度传感器技术的进步，包括班加罗尔BESCOM倡议和塔塔Power-DDL在德里的可再生能源交易等试点项目，以展示其实际应用和结果。智能传感器可准确跟踪能源使用趋势，增强负载分布并推动可再生能源的明智应用。这些传感器通过与客户互动并实现需求响应系统来帮助减少能源浪费和碳排放。具有网格的系统，例如带有传感器的电热水器，可以节省高达29％的能源。这项研究解决了智能传感器在克服传统网格的缺点中的关键作用，并通过对文献进行广泛的分析来保证更具弹性，高效和可持续的能源未来。通过传感器整合可再生能源，可以提高系统效率，降低对化石燃料的依赖，并优化供应和需求。利用物联网（IoT）技术可以精确监视空气质量，用水和资源管理，从而大大改善环境监督。这种整合会导致温室气体排放量最多减少20％，并用水量减少30％。最后，本文讨论了将人工智能与智能网格传感器整合在一起如何增强预测性维护，能源管理和网络安全，从而进一步加强了其部署的案例。